Cohere: Command A+ बनाम Z.ai: GLM 5.3 FlashX
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Cohere: Command A+ ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) और Z.ai: GLM 5.3 FlashX ($1.30 / 1M टोकन (≈ ₹122.43)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Cohere: Command A+ | Z.ai: GLM 5.3 FlashX | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Cohere | Z.ai |
| इनपुट | $1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26) | $1.30 / 1M टोकन (≈ ₹122.43) |
| आउटपुट | $5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32) | $4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60) |
| कैश रीड | $0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63) | $0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82) |
| संदर्भ विंडो | 1,92,000 | 10,48,576 |
| अधिकतम आउटपुट | 64,000 | 1,31,072 |
| इनपुट | text, image | text, image, video |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 22 सित॰ 2026 | 18 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Cohere: Command A+ इनपुट tokens पर 19% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX आउटपुट tokens पर 17% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX 5.5× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
- सिर्फ Cohere: Command A+ संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Cohere: Command A+ के साथ $0.00367 और Z.ai: GLM 5.3 FlashX के साथ $0.00348 है।
विस्तार से
Cohere: Command A+ एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है जो Cohere का है, जिसे 22 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। Z.ai: GLM 5.3 FlashX एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है जो Z.ai का है, जिसे 18 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के मॉडल के रूप में उपलब्ध हैं, और दोनों टेक्स्ट के साथ गैर टेक्स्ट इनपुट भी लेते हैं और टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव कॉन्टेक्स्ट आकार, मोडैलिटी कवरेज और प्रत्येक द्वारा उजागर किए गए पैरामीटर सतह पर निर्भर करता है।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। GLM 5.3 FlashX 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रदान करता है, जबकि Command A+ 192,000 टोकन प्रदान करता है, इसलिए GLM 5.3 FlashX बड़े कॉन्टेक्स्ट वाला विकल्प है, और वह भी काफी बड़े अंतर से। इनपुट मोडैलिटी पर, Command A+ टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है, जबकि GLM 5.3 FlashX टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, जिससे यह व्यापक विकल्प बनता है यदि आपकी पाइपलाइन में वीडियो फ्रेम या क्लिप शामिल हैं। दोनों केवल टेक्स्ट आउटपुट देते हैं। पैरामीटर पर, Command A+ संरचित आउटपुट का समर्थन करता है, जिसे GLM 5.3 FlashX सूचीबद्ध नहीं करता, और Command A+ frequency_penalty, presence_penalty, seed और stop भी उजागर करता है, जो GLM 5.3 FlashX नहीं करता। GLM 5.3 FlashX बदले में reasoning_effort और tool_choice सूचीबद्ध करता है, जो Command A+ नहीं करता। दोनों tools, reasoning, include_reasoning, response_format, temperature, top_k, top_p और max_tokens का समर्थन करते हैं, इसलिए टूल कॉलिंग और रीज़निंग दोनों ओर उपलब्ध हैं।
व्यावहारिक चयन के लिए, GLM 5.3 FlashX तब चुनें जब काम में बहुत बड़े इनपुट शामिल हों, जैसे पूरे रिपॉज़िटरी, लंबे दस्तावेज़ सेट या विस्तारित बातचीत इतिहास, या जब आपको वीडियो इनपुट के रूप में पास करना हो। इसका reasoning_effort पैरामीटर आपको यह सीधा नियंत्रण भी देता है कि मॉडल कितना रीज़निंग कार्य करे। Command A+ तब चुनें जब आपको संरचित आउटपुट चाहिए, क्योंकि यही एक क्षमता है जिसे वह सूचीबद्ध करता है और GLM 5.3 FlashX नहीं करता, या जब आप frequency_penalty, presence_penalty, seed और stop के माध्यम से सैंपलिंग पर बारीक नियंत्रण चाहते हैं। यदि आपके इनपुट 192,000 टोकन के भीतर आराम से आ जाते हैं और केवल टेक्स्ट या इमेज हैं, तो दोनों मॉडल एक ही अनुरोध पूरा कर सकते हैं, और निर्णय इस पर निर्भर करता है कि संरचित आउटपुट या अतिरिक्त सैंपलिंग नियंत्रण आपके लिए मायने रखते हैं या नहीं।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपना अनुरोध chat completions एंडपॉइंट पर भेजें, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करें जो आप चाहते हैं। Cohere के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model id को cohere/command-a-plus पर सेट करें। Z.ai के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model id को z-ai/glm-5.3-flashx पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, आपके messages, tools, response_format और सैंपलिंग पैरामीटर, वैसा ही रहता है, बशर्ते प्रत्येक मॉडल जिन पैरामीटर का समर्थन करता है। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, इसलिए आप अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना अलग अलग वर्कलोड को अलग अलग मॉडल पर रूट कर सकते हैं।
ऐसे मामले भी हैं जहां दूसरा मॉडल अभी भी बेहतर विकल्प है। यदि आपको संरचित आउटपुट चाहिए, तो GLM 5.3 FlashX सही विकल्प नहीं है, क्योंकि वह क्षमता केवल Command A+ के लिए सूचीबद्ध है। यदि आपको 192,000 टोकन से अधिक की कॉन्टेक्स्ट विंडो चाहिए, या आपको वीडियो भेजना है, तो Command A+ सही विकल्प नहीं है, क्योंकि वे GLM 5.3 FlashX के हैं। कीमत पर, Command A+ इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है और GLM 5.3 FlashX आउटपुट के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए लागत संतुलन आपके इनपुट से आउटपुट टोकन के अनुपात पर निर्भर करता है; वर्तमान आंकड़ों के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "cohere/command-a-plus" से "z-ai/glm-5.3-flashx" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "z-ai/glm-5.3-flashx",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
और तुलनाएं
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview बनाम Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview बनाम Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview बनाम Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha बनाम Tencent: Hy4